深入解析機器視覺檢測精度：五大影響因素全面剖析

 

機器視覺的檢測精度是許多朋友關注的焦點。實際上，影響視覺系統精度的因素主要包括以下五個方面：

相機像素： 高像素是達到高精度的關鍵。每張圖片都是由眾多像素點組成，像素點越密集，圖像越清晰。例如，一張30毫米乘以20毫米的圖片，若使用600萬像素相機（分辨率為3,000乘以2,000），每個像素點對應的尺寸為0.01毫米。若使用2,000萬像素相機，分辨率提升至5,400乘以3,600，相同視野下，像素點對應尺寸可達0.005毫米，從而提高圖像精度。

拍攝視野： 相機的視野範圍越大，單像素對應的實際尺寸也會增大，這意味著精度降低。因此，在精密檢測中，視野通常較小，以充分利用每一個像素。

打光方式： 打光方式對精度的可靠性起著關鍵作用。例如，在尺寸檢測中，通常選擇背光源，使光線從產品底部向上打光，產品呈現黑色，邊緣清晰可見。在高精度尺寸測量時，需要光線垂直照射，保證邊緣輪廓清晰，黑白分明。双远行平行光源在這方面的效果尤為突出。

鏡頭選擇： 鏡頭大致可分為FA鏡頭和远行鏡頭。由於成像原理的不同，远行鏡頭能夠消除由於被測物體與鏡頭距離不一致造成的畸變或放大倍率的變化。因此，在精密測量應用中，通常會選擇双侧的远行鏡頭。

軟件算法： 優秀的硬件配合是為了方便軟件進行處理，軟件的算法至關重要。一般來說，直線跳動的精度在一到兩個像素之間，圓弧直徑的檢測可以達到0.2到1個像素之間的跳動。有些算法甚至能將一個像素點拆分成100個更小的像素點進行計算，雖然具體實現方式令人好奇。

除了這些因素，我們在評估項目時還需考慮外部的震動、溫差和來料位置等因素。一般會按照像素精度的兩倍或三倍進行計算，這樣做比較保守。了解這些因素，有助於我們更好地理解和應用機器視覺系統。